Apresentação do candidato

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1 Apresentação do candidato Rodrigo Amaro e Silva tem 23 anos e é natural do Barreiro, distrito de Setúbal, Portugal. Tendo feito toda a sua escolaridade de base na sua cidade, onde concluiu o 12º ano na área de Ciências e Tecnologias com média de 18/20 valores, durante este período o candidato foi sempre motivado a adquirir mais e diversas competências. Frequentou durante 8 anos um curso de inglês do instituto International House (IH), adquiringo os certificados First Certificate in English (FCE) e Certificate in Advanced English (CAE), homolugados pela pelo Cambridge English Language Assessment. Além disso, esta formação foi complementada com educação musical, natação e informática. Entre 2009 e 2014 frequentou o Mestrado Integrado em Engenharia da Energia e do Ambiente da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa (FCUL). Durante este período, incentivado pelo ambiente e pessoas que o rodeavam, o candidato participou em diversas actividades extra-curriculares: recebeu formação para guia de museu do Museu da Electricidade EDP em 2011; pertenceu a um grupo - "Energia nas Escolas" - de divulgação da temática das energias renováveis em escolas básicas e secundárias; pertenceu à comissão organizadora do "Rali Solar 2011", um concurso para alunos do ensino básico e secundário ao nível nacional de corridas de carros em miniatura movidos a energia solar; participou no concurso Global Management Challenge 2012, focado na área de gestão empresarial através de um simulador; foi monitor de aulas práticas de duas disciplinas da sua licenciatura (focadas nos softwares Matlab e AutoCAD, respectivamente); recebeu uma bolsa de investigação no qual desenvolveu uma ferramenta de análise de dados de fotoluminescência para silício, um método que permite avaliar com resolução espacial a qualidade do material utilizado para produzir células solares. Tendo concluído o curso com com média de 18/20 valores (ao longo dos 5 anos de curso), no seu último ano lectivo (2013/14) o candidato estudou na Universidad Politécnica de Madrid através do programa de intercâmbio Erasmus. Neste novo ambiente o candidato não só pôde desenvolver as suas capacidades de comunicação na língua espanhola como também entrou em contacto com novos colegas e novos professores, experimentando um outro tipo de ensino. Além disso, o candidato desenvolvou a sua tese de mestrado em células solares de silício também em Madrid, mais em específico, no Centro de tecnologia del silicio solar (CENTESIL). Neste contexto o candidato integrou-se num ambiente de investigação e desenvolvimento, tendo também apresentado a sua tese a um júri da universidade espanhola, do qual recebeu um excelente feedback. Ainda na óptica de uma formação continuada e diversificada, o candidato participou num curso de 6 meses de mandarim obtendo o certificado internacional HSK 1. Em Setembro de 2014 o candidato participou na International Summer School on Photovoltaics and New Concepts of Quantum Solar Energy Conversion organizado pela European Society for Quantum Solar Energy Conversion em colaboração com instituto Helmholtz-Zentrum Berlin e a Darmstadt Technical University. 1

2 Entre Outubro de 2014 até Janeiro de 2015, enquanto se preparava para apresentar a sua tese em Lisboa, o candidato assumiu o cargo de progamador e gestor de produto pela empresa Magicoach. Uma empresa que, embora ainda numa fase exploratória (préstartup), procura explorar o potencial da aquisição e análise de dados desportivos num contexto de futebol profissional, permitindo ao candidato adquirir competências na áreas de gestão de bases de dados e de visualização de dados. Actualmente, e desde Janeiro de 2015, o candidato encontra-se a realizar a sua tese de doutoramento através do programa doutoral EarthSystems do Instituto Dom Luiz (Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa), uma entidade de referência na área das ciências geofísicas em Portugal. Com o tema "Previsão de produção de energia solar fotovoltaica através de Redes Neuronais Artificiais", este trabalho será realizado em colaboração com o National Center for Atmospheric Research (NCAR), uma entidade também de referência na área das ciências geofísicas nos Estados Unidos da América. No contexto da sua tese, o candidato encontra-se a colaborar ainda com a Galp que, em conjunto com a Universidade de Lisboa, tem em operação um parque fotovoltaico nos telhados de três faculdades (Faculdade de Letras, Faculdade de Ciências, Faculdade de Psicologia) e ainda numa cantina universitária a maior central de produção descentralizada de energia em meio urbano e a maior central fotovoltaica de uma universidade. Além disso, o autor encontra-se integrado no projecto Sustainable City (SusCity) do programa MIT-Portugal, em colaboração com inúmeros parceiros incluíndo a EDP e a Câmara Municipal de Lisboa. Este projecto está a analisar, numa perspectiva big data, a geração e consumo de energia, materiais e mobilidade na vida de uma cidade contemporânea, considerando como caso de estudo a zona oriental da cidade de Lisboa. 2

3 Applicant presentation Rodrigo Amaro e Silva is 23 years old and was born in Barreiro, Setúbal district, Portugal. Having done his basic schooling in his hometown, where he concluded his 12th year in the field of Sciences and Technologies with an overall grade of 18/20, the applicant was always motivated to acquire more and diverse competences during this period. For 8 years he attended an English language course from the International House (IH) institute, getting a First Certificate in English (FCE) and a Certificate in Advanced English (CAE), homologated by the Cambridge English Language Assessment. Furthermore, this education was complement with musical education, swimming and informatics. Between 2009 and 2014 the applicant attended an Integrated Master in Energy and Environmental Engineering at the Faculty of Sciences, University of Lisbon (FCUL). During this period, encouraged by the surrounding environment and people, he participated in several extra-curricular activities: attended a formation for museum guides from the Museum of Electricity EDP in 2011; participated in a group - Energia nas Escolas - that promoted the renewable energies topic in basic and secondary schools; belonged to the organization committee of the "Solar Rally 2011", a miniature solar cars race at the national level for younger students; participated in the Global Management Challenge 2012 competition, focused in business management through a simulator; was a teaching assistant for the practical classes of two courses from his bachelor (focused in the Matlab and AutoCAD software, respectively); got a research scholarship in which he developed a photoluminescence measurements for silicon, a method that evaluates the quality of the material used for solar cells with spatial resolution. Having concluded his course with an overall classification of 18/20 values (over his 5 years), in his last school year the applicant studied at the Universidad Politécnica de Madrid through the Erasmus exchange program. In this new environment, he not only developed his communication skills in Spanish but also came in contact with new colleagues and new professors, experiencing a new kind of education. Furthermore, the applicant developed his Master thesis in silicon solar cells also in Madrid, more specifically, at the Center for Silicon Technology (CENTESIL). In this context, he was integrated in a research and development environment, having also presented his thesis to a jury from the Spanish university, from which he received an excellent feedback. Still on the perspective of a continuous and diversified education, the applicant attended a 6 month Mandarin language course, having obtained an HSK 1 international certificate. In September 2014 the applicant participated in the International Summer School on Photovoltaics and New Concepts of Quantum Solar Energy Conversion organized by the European Society for Quantum Solar Energy Conversion in collaboration with Helmholtz- Zentrum Berlin and Darmstadt Technical University. 1

4 From October 2014 up to January 2015, while he was preparing the presentation of his thesis, the applicant took a job as a programmer and product manager for the Magicoach company. A company that, while still in an exploratory stage (pre-startup), seeks to explore the potential of sport data acquisition and analysis in a professional soccer context, allowing for the applicant to acquire competences in the fields of database management and data visualization. Currently, and since January 2015, the applicant is doing his doctoral thesis in Geophysics and Geoinformation through the doctoral program EarthSystems from the Dom Luiz Institute (Faculty of Sciences, University of Lisbon), a reference entity in the field of geosciences in Portugal. With the title "Solar energy Forecast with Artificial Neural Networks", this thesis will be done in collaboration with the National Center for Atmospheric Research, an also reference entity in the field of geosciences in the United States of America. Within the context of his thesis, the applicant is collaborating with Galp, one of the main Portuguese energy companies, which, in collaboration with the University of Lisbon, has in operation a photovoltaic plant in the roofs of three faculties (Faculty of Letters, Faculty of Sciences, Faculty of Psychology) and in one university canteen - the biggest distributed production plant in an urban context and the biggest plant in a university. Furthermore, the author is integrated in the Sustainable City project (SusCity) from MIT-Portugal program, in collaboration with innumerous partners including EDP, a reference energy company in Portugal, and Lisbon City Council. This project is analyzing, in a big data perspective, the generation and consumption of energy, materials and mobility in the life of a contemporary city, considering as a case study the oriental region of Lisbon. 2

5 CIDADE SOLAR Inteligência artificial para usar sistemas fotovoltaicos geograficamente distribuídos na cidade para prever a sua produção futura RODRIGO SILVA Instituto Dom Luiz, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa

6 Índice Motivação do projecto Cidade Solar... 3 Contextualização do projecto Cidade Solar... 5 Big Data e a valorização da Informação... 5 O rápido crescimento da energia solar fotovoltaica... 6 Variabilidade da energia solar fotovoltaica... 8 Facilitadores de uma elevada penetração fotovoltaica Produção fotovoltaica espacialmente distribuída Modelos de Previsão (Forecasting) Apresentação do projecto Cidade Solar Conceito Plano de trabalhos Resultados preliminares Referências

7 Motivação do projecto Cidade Solar Resultado do êxodo rural que decorreu nas últimas décadas, as cidades tornaram-se em centros populacionais incrivelmente densos. Locais de movimentação constante, as cidades são hoje encaradas como núcleos de progresso. Esta densidade populacional torna as cidades em centros de informação igualmente densos (se não mais ainda) e por isso são os candidatos naturais à implementação de ferramentas baseadas em conceitos como big data e smart data, em que esta quantidade assinalável de informação, se eficientemente armazenada e gerida, pode se tornar decisiva na tomada de decisões e geração de riqueza, sendo portanto incrivelmente valorizada. Um desafio que cidades e o mundo em geral têm que enfrentar é a transição do paradigma recente em que os combustíveis fósseis, com os seus impactos ambientais negativos e a sua cada vez menor disponibilidade, dominavam o sistema produtor de energia. Um dos principais mecanismos utilizados tem sido um forte investimento no desenvolvimento e implementação de fontes de energia renovável. Existindo diversas fontes de energia renovável, a energia solar fotovoltaica tem-se destacado pela significativa e contínua evolução que tem apresentado em termos de custos e desempenho nas últimas décadas. Além disso, os sistemas fotovoltaicos já oferecem custos de produção inferiores à venda de electricidade no mercado a retalho em vários países. Nestas condições, um cenário de elevada penetração de electricidade solar no mix energético torna-se possível. Contudo, para que a incorporação desta energia seja efectivamente útil e não crie problemas graves na rede eléctrica, torna-se fulcral conseguir mitigar os impactos da sua variabilidade e intermitência. Sendo resultado da conversão de radiação solar em electricidade, a energia fotovoltaica depende dos ciclos diários e intra-anuais da luz solar como também da meteorologia (nuvens e turbidez atmosférica). No entanto, as nuvens introduzem uma variabilidade considerável na produção de energia (seja por quedas abruptas como as subidas consequentes) que é difícil de prever. Uma primeira medida para mitigar esta variabilidade consiste em fomentar a distribuição da potência instalada em pequenas instalações distribuídas espacialmente, tal como hoje se observa na Alemanha e Itália. Isto permitiria que, no agregado, os efeitos locais da meteorologia tivessem um impacto menor. Os telhados e as fachadas dos edifícios das cidades, onde se concentra o consumo de electricidade, apresentam-se portanto como locais de eleição para sistemas fotovoltaicos. Outra medida assenta no desenvolvimento de modelos de previsão robustos e precisos que permitam a que os operadores de rede, responsáveis pelo balanço energético da rede nacional, possam gerir o sistema produtor de uma forma mais atempada e informada. Estes modelos costumam basear-se em dados meteorológicos e em séries temporais passadas de produção de electricidade solar e são maioritariamente utilizados pelas grandes centrais, que têm de apresentar ao mercado uma previsão da energia que vão produzir no dia seguinte. 3

8 O projecto Cidade Solar consiste no desenvolvimento de um destes modelos de previsão. No entanto, e ao contrário dos modelos em uso, o seu principal alvo é a previsão da produção conjunta de uma multitude de sistemas fotovoltaicos geograficamente distribuídos na cidade. Assentando na visão em que as cidades devem ser encaradas como entidades ricas em informação, a exploração de dados de produção em tempo real dos vários sistemas fotovoltaicos instalados implica também uma alteração de mentalidades, em que os sistemas deixam de ser encarados como meros equipamentos mas começam a ser percepcionados como fontes de informação espacialmente distribuídas. Criando uma plataforma eficaz de armazenamento e gestão de dados, interligando essa informação com as suas componentes espacial e temporal e a integrando num modelo de previsão, resultaria em previsões mais precisas. Este conceito permite criar sinergias entre a instalação de sistemas fotovoltaicos distribuídos, principalmente ao nível residencial, e a capacidade de melhor prever, e por isso melhor gerir, a sua produção. Como consequência final, estariam reunidas as condições técnicas para que os operadores de rede conseguissem gerir a rede de uma forma eficiente mesmo num contexto de elevada penetração fotovoltaica. 4

9 Contextualização do projecto Cidade Solar Big Data e a valorização da Informação Nas últimas décadas tem-se verificado uma total revolução ao nível da capacidade de armazenamento e processamento/tratamento de dados. Os equipamentos de armazenamento têm aumentado a sua memória e robustez de forma drástica. Além disso, este aumento de informação foi acompanhado pelo desenvolvimento de ferramentas de gestão de bases dados que permitem o seu acesso e gestão de forma eficiente. Esta evolução foi largamente impulsionada pela explosão demográfica que multiplicou os dados de registo (números de segurança social, p.e.) e levou a uma aceleração da aquisação de conhecimento. Levou inclusivamente a que fosse criado o termo "explosão de informação" (mencionado pela primeira vez num jornal americano em 1964). Actualmente, esta área já se encontra de tal forma desenvolvida que já existe uma área designada de big data que lida essencialmente com o armazenamento, gestão e organização de conjuntos de dados (datasets) com dimensões realmente assinaláveis. No entanto, longe vai o tempo em que a informação servia apenas para obter estatísticas e indicadores simples. Com o desenvolvimento de computadores cada vez mais potentes e de métodos computacionais para processamentos de dados, nos dias de hoje datasets servem de base para modelos, previsões e análises estatísticas complexas e relevantes, atribuindo um valor incalculável à área de aquisição e processamento de dados. Em 2012 a Cisco, uma empresa de renome na área das tecnologias da informação, faz uma declaração interessante (aqui livremente traduzida): "Nós vemos nos dados o (...) poder transformador, de criação de riqueza (...). Se dados em "estado bruto" conseguem ser extraídos, refinados e direccionados para onde podem ter impacto na tomada de decisões em tempo real, o seu valor irá disparar. E se os dados conseguem ser apropriadamente partilhados através de um ecossistema inteiro e ser acessível nos locais onde a análise é mais útil, então irá se tornar em algo realmente decisivo, alterando a forma como vivemos, trabalhos, aprendemos, e brincamos." O conceito do projecto Cidade Solar assenta precisamente nesta nova visão da cidade como uma fonte e utilizador maciço de dados. Os sistemas fotovoltaicos nos telhados e fachadas dos edifícios são utilizados como sensores distribuídos pela cidade podendo ser utilizados e tempo real para prever a sua produção futura em várias escalas de tempo, o que é essencial para a sua gestão. 5

10 O rápido crescimento da energia solar fotovoltaica Uma rede eléctrica ideal é aquela que oferece a uma sociedade um funcionamento robusto e flexível, capaz de se adaptar à sempre variável procura por parte dos seus consumidores. Simultaneamente, essa mesma rede deve ser capaz de despachar toda a energia que lhe é introduzida por parte das várias fontes produtoras que lhe estão conectadas. A forte aposta nas fontes de energia renovável tem visado capacitar os sistemas eléctricos com uma produção limpa e mais eficiente. Contudo, cada tipo de energia possui características muito próprias, como por exemplo o período do dia em que energia é produzida ou ter a capacidade ou não de poder armazenar essa mesma energia. Por isto mesmo, um mix energético 1 ideal deveria ser diversificado, até porque as fontes renováveis entre si são algo complementares e têm a capacidade de criar interacções sinergéticas. Assim, numa visão integrada, a rede seria capaz de se adaptar às flutuações que cada fonte individual e que até o próprio consumo possuem. Em particular, a energia solar fotovoltaica tem apresentado ao longo das últimas décadas uma evolução ao nível de custos e de desempenho sem igual (Figura 1). Figura 1 - Preços passados (a laranja) de módulos fotovoltaicos e projecções até 2035 (a roxo) [1] Segundo um relatório da International Agency for Energy (IEA), a energia fotovoltaica entre registou um crescimento médio de 49%/ano em termos de potência instalada acumulada (Figura 2). Actualmente já apresenta custos de produção inferiores ao preço a retalho da electricidade (alcançando o que se designa de paridade de rede ou grid parity) e rapidamente se tem aproximado dos custos de fontes convencionais em alguns países [1]. No entanto, este crescimento tem superado as expectativas que tinham sido colocadas neste tipo de energia no relatório de 2010 divulgado pela IEA [2]. A agência viu-se inclusivé obrigada a rever em alta a penetração deste tipo de energia no mix energético previsto para 2050, onde se assumia um cenário de elevada penetração renovável, substituindo a previsão de 11% divulgada em 2010 para 16% no relatório de 2014 [1]. 1 Conjunto de fontes de produção energética que constituem um sistema produtor 6

11 Figura 2 - Crescimento da capacidade fotovoltaica instalada a nível mundial entre [1] Este mesmo crescimento acelerado tem levado a que o financiamento da energia fotovoltaica sofresse alterações. Isto porque até há bem pouco tempo os sistemas fotovoltaicos eram bastante dispendiosos, excedendo largamente os custos associados às fontes convencionais. Nessa época, ou estes sistemas eram designados para contextos isolados da rede (ou off-grid), em que os custos de uma extensão da rede eléctrica superava os custos do sistema, ou então eram bastante dependentes de tarifas bonificadas. Neste contexto, a instalação destes equipamentos concentrar-se-ia preferencialmente em centrais de grande escala, onde os custos de operação conseguem ser reduzidos, uma tendência apenas contrariada pelas bonificações preferenciais para pequenas instalações, de forma a garantir a sua rentabilidade. No entanto, com os níveis de maturação actuais desta tecnologia e com a paridade de rede a ser atingida, não só estas tarifas têm sido dramaticamente cortadas como a modalidade de auto-consumo 2 se tem tornado aliciante. Neste novo cenário a electricidade solar passa a ser financeiramente interessante para todas as escalas de instalações, incentivando o surgimento de um maior número de pequenas instalações ao nível residencial. Isto resultaria numa produção de energia espacialmente mais distribuída, o que implicaria não só uma criação de riqueza mais equitativa, distribuída por grandes investidores e pequenos consumidores (ou prosumers, ou seja produtores e consumidores de energia simultaneamente), como também traria benefícios ao nível da gestão da rede, algo abordado mais à frente. Neste contexto, parecem estar reunidas as condições para um desenvolvimento da energia fotovoltaica que se traduza numa penetração elevada da electricidade solar na rede eléctrica. Contudo, é necessário ter em conta os desafios que este novo paradigma da produção de electricidade levanta, e que serão abordados na secção seguinte. 2 Modalidade em que o consumidor consome a energia que produz enquanto os períodos de excedente e de déficit são geridospela rede através de compra ou venda de energia, respectivamente. 7

12 Normalized Radiation [1] Variabilidade da energia solar fotovoltaica O mix energético, tal como o nome indica, consiste num conjunto de várias fontes energéticas, cada uma com as suas características intrínsecas. Por isso mesmo, o mix em si apresentará características de cada uma das fonte, tanto mais expressivos quanto seja o seu peso no agregado. Dito isto, e tendo em conta que o projecto Cidade Solar visiona um cenário de elevada penetração de electricidade solar na rede eléctrica, torna-se necessário revisitar as propriedades do recurso solar. Isto porque a gestão da rede eléctrica é feita por operadores de rede, técnicos que com base na informação que lhes é fornecida decidem como lidar com os diversos consumos e produções existentes, ambos variáveis ao longo do tempo. E essa informação passa primeiramente por conhecer em detalhe as propriedades das várias fontes de energia. A energia fotovoltaica consiste na conversão de radiação solar em electricidade através do que se designa de Efeito Fotovoltaico, fenómeno estudado desde os meados do séc. XIX, depois do trabalho seminal de Becquerel e Einstein. Consequentemente, a produção deste tipo de energia depende significativamente da radiação solar que incide num módulo fotovoltaico, de forma quase linear, apresentando por isso comportamentos bastante semelhantes. Claramente, em casos como o perfil mensal ao longo de um ano ou mesmo o perfil horário de radiação num dia de céu relativamente limpo, podem-se observar padrões suaves e que aparentam ser simples de prever (exemplos nas Figura 3 e Error! Reference source not found.). 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0, Time [month] Figura 3 - Perfil mensal de radiação solar normalizada para Lisboa no ano de 2004 [3] 8

13 Normalized Radiation [1] Normalized Radiation [1] 1 0,8 0,6 0,4 0, Time [hour] Figura 4 - Perfil horário de radiação solar normalizada para Lisboa no dia 23 de Março de 2004 [3] No entanto, isto apenas se verifica em certos casos como se poderia concluir, sendo até intuitivo, quando a expressão "céu relativamente limpo" é utilizada para descrever o perfil observado na Error! Reference source not found.. O tipo de perfil de radiação observado, e por isso o da energia fotovoltaica, é extremamente dependente da metereologia o que pode resultar em padrões bastante mais complexos e irregulares para dias mais nublados e/ou com resoluções temporais que não "diluam" este impacto. Isto é visível quando, por exemplo, no perfil mensal ao longo de um ano a resolução temporal passa a diária ou se avalia um dia mais nublado com a mesma resolução horária, como se pode verificar nas Figura 5 e Figura 7. No segundo caso, esta variabilidade torna-se ainda mais evidente quando se altera a resolução temporal para 1 minuto como se pode ver na Figura ,8 0,6 0,4 0, Time [day] Figura 5 - Perfil diário de radiação solar normalizada para Lisboa no ano de 2004 [3] 9

14 Normalized Radiation [1] Normalized Radiation [1] 1 0,8 0,6 0,4 0, Time [hour] Figura 6 - Perfil horário de radiação solar normalizada para Lisboa no dia 15 de Fevereiro de 2004 [3] 1 0,8 0,6 0,4 0, Time [hour] Figura 7 - Perfil de radiação solar normalizada com resolução de 1 minuto para Lisboa no dia 15 de Fevereiro de 2004 [3] Em resoluções temporais ainda mais reduzidas, nas quais ocorre a gestão da rede, poderse-iam identificar ainda mais variações. Considerando que existem certamente dias, e até locais, mais problemáticos no que toca à nebulosidade (pode resultar em quedas de produção de até 70-80% em menos de um minuto, seguidas de subidas igualmente abruptas) esta variabilidade deve ser encarada como um dos principais desafios no que toca a uma potencial elevada penetração fotovoltaica na rede. Esta preocupação já chegou inclusivé à discussão pública, como se pode verificar por exemplo na notícia "Solar Power Growing Pains: How Will Hawaii And Germany Cope With The Boom In Alternative Energy?" (em português, "Dores de crescimento da energia solar: Como vão o Havai e a Alemanha lidar com o boom das energias alternativas") do International Business Times em 2013 [4]. É preciso, então, a implementação de práticas de instalação e o desenvolvimento de ferramentas que permitam aos operadores de rede melhor lidar com este problema. Estas questões serão abordadas na secção seguinte. 10

15 Facilitadores de uma elevada penetração fotovoltaica Dois pontos foram referidos na secção anterior. Primeiro, que a rede eléctrica é gerida de forma contínua e quase instantânea por técnicos designados de operadores de rede. Essa gestão é baseada na informação que é fornecida aos operadores, permitindo-lhes delinear estratégias de como lidar com os diversos consumos e produções existentes as leis da física obrigam que em cada instante a electricidade produzida tem que ser exactamente igual à energia consumida. Segundo, que a energia fotovoltaica apresenta uma variabilidade temporal que, se não for confrontada, num contexto de elevada penetração pode ser susceptível de obrigar a constantes compensações de potência, impedindo uma gestão eficiente da rede. Torna-se por isso importante definir boas práticas e desenhar ferramentas que permitam aos operadores de rede lidar com esta variabilidade. Seja por via de a tentar mitigar seja tentando prevê-la. Produção fotovoltaica espacialmente distribuída Uma primeira medida para mitigar este efeito é a de priveligiar a instalação de sistemas fotovoltaicos de pequena dimensão espacialmente distribuídos. De facto, como os efeitos meteorológicos (presença de nuvens) são fortemente locais, esta dispersão permite que, em média, estes efeitos sejam, significativamente reduzidos (Figura 8). Este tipo de cenário torna-se possível através de incentivos financeiros (tarifas bonificadas) ou simplesmente ocorre de forma natural quando a electricidade solar se torna mais barata do que pelas fontes convencionais (algo que já ocorre em várias geografias). Figura 8 - Potência fotovoltaica normalizada ao longo de três dias de Junho de 1995 para para 1 sistema individual (linha mais clara) e para um agregado de 100 sistemas (linha mais escura) [5] 11

16 Modelos de Previsão (Forecasting) A cada instante a rede é gerida por operadores de rede que decidem que fontes de energia podem ou não injectar energia na rede de forma a garantir que os consumos são satisfeitos mantendo a estabilidade desejada. Estas decisões assentam numa análise conjunta e multi-disciplinar de um variado leque de informações que é disponibilizado aos operadores de rede. Um exemplo típico desta informação diz respeito a que que centrais estão aptas a injectar energia na rede (ou seja, identificar que centrais estão em manutenção). No entanto, a grande "arma" com que se pode munir um operador de rede são previsões. Previsões do consumo e previsões das várias fontes produtoras. Esta informação antecipada, naturalmente com as incertezas inerentes, permite ao operador planear as suas acções e até estar prevenido para diferentes cenários possíveis. Do ponto de vista da energia fotovoltaica o forecasting é considerado como uma ferramenta fulcral para uma implementação assertiva da tecnologia. É inclusivé apontada como um dos objectivos principais para por um relatório da IEA [1]. Através de uma análise de literatura científica é possível concluir que esta área vem no seguimento de modelos de previsão de radiação solar com propósitos variados como agricultura ou climatização. Existem diversas abordagens que os modelos de previsão podem seguir: Modelos físicos: tenta-se representar o estado físico e o comportamento dinâmico da atmosfera de forma exacta e por meio de equações. Contudo, estes modelos além de exigirem um elevado poder de computação e uma elevada quantidade de dados meteorológicos são incapazes de descrever o comportamento complexo da radiação para resoluções temporais elevadas, em particular devido à dificuldade de modelação do comportamento das nuvens. Modelos numéricos: abordagem simplificada em que é possível obter soluções aproximadas. Tem como limitação o tipo de dados que exige, nem sempre disponíveis, e a dificuldade de definir certos parâmetros dos modelos Modelos empíricos: tenta-se estabelecer relações simplificadas (linear, logaritmíca, quadrática, entre outras) entre a radiação e um ou mais parâmetros meteorológicos. Extremamente local (apenas válidos para o caso de estudo), esta abordagem é bastante sensível ao ruído de medição e apenas aconselhável para resoluções temporais mais largas. Modelos estocásticos: onde diversas variantes tal como os modelos regressivos existem. Estes modelos são capazes de fazer previsões baseando-se em dados passados disponíveis e apesar da sua simplicidade de uso, estes modelos não são capazes de descrever de forma precisa o comportamento irregular introduzido pelas nuvens. 12

17 Modelos baseados em imagens de satélite ou imagens do céu: através da detecção do movimento das nuvens é possível prever as variações abruptas na radiação incidente. No entanto, estes modelos exigem software de reconhecimento e interpretação de imagens além de o erro de previsão aumentar drasticamente quando a elevação do sol é baixa, para baixos valores de radiação e tem um horizonte de previsão bastante reduzido (na ordem dos segundos). Modelos baseados em inteligência artificial: existem diversos variantes tal como árvores de decisão, redes neuronais artificiais, máquinas de suporte de vectores, entre outros. Estes métodos constroem um modelo com base nos dados que lhes são fornecidos, sendo capazes de detectar padrões complexos entre variáveis. Com uma abordagem bastante simplificada, já que não são definidos quaisquer pressupostos, estes métodos têm-se revelado bastante promissores na previsão de radiação a curto/médio prazo (entre minutos e até alguns dias), e por isso de energia fotovoltaica. Estes modelos, que fornecem apenas soluções aproximadas, apesar de indicados para a sua representação de fenómenos, não são direccionados para a descrição/estudo do mesmo. Em Cidade Solar é proposto um modelo de previsão de produção fotovoltaica baseado em redes neuronais artificiais (descrito em maior detalhe na secção seguinte). Este método em particular, inspirado na biologia e com uma forte base estatística e de processamento de sinais, é considerado como apto para reconhecimento de padrões, nomeadamente em séries de dados temporais. Actualmente é considerado um hot topic em termos de previsão de radiação solar e de produção fotovoltaica, devido a resultados bastante promissores que têm sido reportados. Tendo já ultrapassado os métodos clássicos para um horizonte de previsão na ordem dos minutos até alguns dias, este potencial tem-se reflectido no crescimento assinalável no número de publicações e citaçãos nos últimos 20 anos (Figura 9). 13

18 Figura 9 - Evolução do número de publicações e citações nos últimos 20 anos que incluíam os temos "neural network solar forecast" ou "neural network solar prediction" até 26 de Março de 2015 [6] São várias as vantagens oferecidas pelo uso deste método: simplicidade de implementação; não requer que sejam definidos pressupostos; apresenta uma precisão de previsão promissora; flexibilidade em relação ao horizonte de previsão e à resolução temporal (desde mensal, diário e até sub-horário); flexibilidade em relação aos dados a utilizar (os dados meteorológicos a usar, por exemplo, que por vezes são difíceis de adquirir), variando apenas a precisão do modelo; requer pouco pré-processamento de dados e permite ainda fazer previsões com resolução espacial. Outra característica interessante que este método possui é a de, num formato em que são fornecidos dados em tempo real à rede neuronal, o modelo ser capaz de se adaptar a mudanças que ocorram ao longo do tempo. Dois exemplos concretos são o impacto da temperatura na eficiência de um módulo e a degradação que o equipamento sofre com o decorrer dos anos, uma propriedade intrinseca, que normalmente é apenas estimada. 14

19 Apresentação do projecto Cidade Solar Conceito O projecto Cidade Solar sonha com uma paisagem urbana moldada pela disseminação em larga escala de sistemas fotovoltaicos nos telhados e fachadas de muitos dos seus edifícios. Cada painel solar funciona como um sensor natural de temperatura e radiação solar que podem ser utilizados para construir um modelo de previsão do potencial solar futuro, em várias escalas de tempo desde os minutos a vários dias. Por outro lado, o desenvolvimento de métodos de previsão de geração solar é essencial para a disseminação em larga escala do sistemas fotovoltaicos uma grande penetração de energia solar no mix energético, se descuidada, pode introduzir instabilidades e custos elevados. Portanto, constata-se uma relação sinergética entre o modelo de previsão e a instalação de mais sistemas fotovoltaicos. Isto porque um aumento no número de fontes de informação passíveis de serem integradas no modelo permite que este se torne mais preciso e robusto, o que por sua vez incentiva uma maior implementação da electricidade solar. 15

20 Plano de trabalhos 1. Obtenção de dados para teste e validação do modelo A primeira fase do projecto implica a recolha de dados de produção fotovoltaica geograficamente distribuídos. Neste contexto é importante referir que o projecto Cidade Solar está integrado na tese de doutoramento do autor na Universidade de Lisboa. A universidade, em colaboração com a Galp, tem em operação um parque fotovoltaico nos telhados de três faculdades (Faculdade de Letras, Faculdade de Ciências, Faculdade de Psicologia) e ainda numa cantina universitária a maior central de produção descentralizada de energia em meio urbano e a maior central fotovoltaica de uma universidade. Além disso, o autor está integrado no projecto Sustainable City (SusCity) do programa MIT-Portugal, em colaboração com inúmeros parceiros incluindo a Câmara Municipal de Lisboa e a EDP. O SusCity está a analisar, numa perspectiva big data, a geração e consumo de energia, materiais e mobilidade na vida de uma cidade contemporânea, considerando como caso de estudo a zona oriental da cidade de Lisboa. 2. Gestão de dados e o seu pré-processamento É necessário criar uma estrutura que permita uma gestão organizada, robusta e rápida dos dados obtidos utilizando um software de gestão de base de dados. Tendo obtido os dados é necessário detectar registos anómalos ou em falta. Isto assume especial relevância considerando que o método de previsão utilizado é fortemente dependente da qualidade dos dados utilizados. 3. Desenvolvimento do modelo Primeiramente identificar-se-ão as métricas para comparar a produção de sistemas fotovoltaicos tendo em conta possíveis desfasamentos temporais e a sua distribuição espacial. Estas métricas permitem seleccionar as variáveis relevantes que devem ser integradas no modelo de previsão. É também importante fazer uma avaliação da dinâmica da meteorologia de forma a poder inferir potenciais indicadores que reforcem a capacidade do modelo. Posteriormente, criar-se-á um protótipo do modelo de forma a poder fazer uma primeira avaliação e ter uma noção mais concreta do seu potencial. Avaliar-se-á o impacto que a incorporação de informação meteorológica implica em termos de melhoria de previsão de forma a se poder justificar a necessidade ou não da integração de uma maior quantidade de dados (e todo o trabalho de recolha, gestão e pré-processamente que lhes está associado). 4. Aplicação em tempo real Por fim proceder-se-á à interligação da plataforma de gestão de dados com a de aquisição de dados, para testar uma aplicação em tempo real e, assim, avaliaar não só o modelo de previsão como de toda a plataforma de aquisição e gestão de dados construída como ferramentas válidas para gestão da rede. 16

21 Resultados preliminares O conceito do projecto Cidade Solar teve origem numa tese de mestrado da Universidade de Lisboa [7], em colaboração com a Universidade de Utrecht. Neste trabalho foram recolhidos e analizados dados de 5 sistemas fotovoltaicos espacialmente distribuídos e de 1 estação meteorológica, obtidos através da universidade holandesa (Figura 10). Figura 10 - Distribuição espacial dos sistemas fotovoltaicos e de uma estação meteorológica (Utrecht) utilizados para testar o modelo de previsão [7] De forma a validar a ideia do projecto proposto, procedeu-se à previsão de produção do sistema central (na figura "Central PV System"), distanciado dos restantes entre 3 e 7.5 km, com um horizonte de previsão de 15 minutos e com base em 4 abordagens distintas: Caso 1: previsão com base em valores passados de dados meteorológicos Caso 2: previsão com base em valores passados de geração do sistema a prever Caso 3: Caso 1 + Caso 2 Caso 4: Caso 2 incorporando dados produção de sistemas vizinhos A partir da Figura 11 é possível concluir que, para o caso em estudo, o modelo proposto pelo projecto Cidade Solar é o que resulta numa maior melhoria em termos de erro absoluto médio (mean absolute error, MAE) e em termos de menor erro quadrático médio (root mean squared error, RMSE, onde é dado ênfase a desvios mais significativos). 17

22 Relative improvement [%] Error improvement when compared to Model Model 2 Model 3 Model 4 30 MAE RMSE Figura 11 - Melhoria relativa do erro médio absoluto (MAE) e do erro médio quadrático (RMSE) para os vários casos em estudo [7] 18

23 Referências [1] Technology Roadmap: Solar Photovoltaic Energy, Paris, France, [2] Technology Roadmap: Solar Photovoltaic Energy, Paris, France, [3] Solar Radiation Data (SoDa). [Online]. Available: [Accessed: 20-Mar-2015]. [4] R. Palmer, Solar Power Growing Pains: How Will Hawaii And Germany Cope With The Boom In Alternative Energy?, International Business Times, [Online]. Available: [Accessed: 18-Mar-2015]. [5] E. Wiemken, H. G. Beyer, W. Heydenreich, and K. Kiefer, Power characteristics of PV ensembles: experiences from the combined power production of 100 grid connected PV systems distributed over the area of Germany, Sol. Energy, vol. 70, no. 6, pp , [6] Web of ScienceTM. [Online]. Available: [Accessed: 27- Mar-2015]. [7] A. Vaz, Photovoltaic Forecasting with Artificial Neural Networks, Universidade de Lisboa,

24 SOLAR CITY Artificial intelligence for using geographically distributed photovoltaic systems in order to predict their future production RODRIGO SILVA Dom Luiz Institute, Faculty of Sciences University of Lisbon

25 Contents Solar City project motivation... 3 Solar City project contextualization... 5 Big Data and valuing information... 5 The rapid growth of photovoltaic solar energy... 6 Photovoltaic solar energy variability... 8 Facilitators for a high photovoltaic penetration Spatially distributed photovoltaic production Prediction models (Forecasting) Solar City project presentation Concept Work plan Preliminary results References

26 Solar City project motivation Due to the rural exodus that took place during the last decades, cities have become incredibly dense population centers. Places of constant movement, cities are viewed today as nuclei of profess. This population density make cities as centers of information equally dense (if not more) which makes them natural candidates for the implementation of tools based in big data and smart data concepts, where this remarkable quantity of information, if efficiently stored and managed, can become decisive in decision making and wealth generation, being therefore incredibly valued. A challenge that cities and the world in general have to face is the transition from recent a paradigm where fossil fuels, with their negative environmental impacts and their diminishing availability, dominated the energy production system. One of the main used mechanisms has been a strong investment in the development and deployment of renewable energy sources. Existing several renewable energy sources, solar photovoltaic energy has been standing out by the considerable and continuous evolution that has been showing in terms of costs and performance over the last decades. Furthermore, photovoltaic systems already offer production costs lower than the electricity retail price in several countries. In these conditions, a scenario where an high penetration of solar electricity in the energy mix becomes feasible. However, for that energy to be in fact useful and not create serious issues for the electrical grid, to be able to mitigate the impacts of its variability and intermittence becomes vital. As a result of converting solar radiation into electricity, photovoltaic energy depends on the daily and intra-annual cycles of sunlight as well as the weather (clouds and atmospheric turbidity). However, clouds introduce a considerable variability in energy production (be it sudden power drops or the following surges) which is difficult to predict. A first step in mitigating this variability consists in promoting the distribution of the installed solar power between small and spatially distributed installations, just like in Germany or Italy. This would allow that, in the aggregate, the local effects of weather would have a lower impact. City buildings roofs and facades, where the electricity consumption is focused, present themselves as election sites for photovoltaic systems. Another step is based on developing robust and precise forecasting models that allow a more timely and informed management from the grid operators, responsible for the national grid energy balance. These models usually are based in weather data and in solar power production past time series and are majorly used by big companies, who have to present a next-day energy production forecast to the market. The Solar City project consists in developing one of these forecasting models. However, and unlike the current models, its main target is forecasting the aggregate production of a multitude of photovoltaic systems geographically distributed across the city. Based on the vision that the cities must be viewed as information-rich entities, the exploitation of realtime production data of the several installed systems also implies a change of mentalities, where the systems stop being exclusively viewed as mere equipments but start being perceived as spatially distributed information sources. Creating an efficient data storage 3

27 and management platform, connecting that information with its spatial and time components and integrating it in a forecasting model, would lead to more precise forecasts. This concept allows the creation of synergies between distributed photovoltaic systems installation, mainly on the residential level, and the ability of better forecast, and therefore better manage, its production. As a final consequence, the technical conditions for the grid operators being able to efficiently manage the electrical grid, even in a context of high photovoltaic penetration, would be met. 4

28 Solar City project contextualization Big Data and valuing information For the last decades there has been a total revolution in terms of data storing and processing. Storing equipments have drastically increased their memory capacity and their robustness. Furthermore, this increase in information has been followed by the development of database management tools that allow an efficient access and management. This evolution was largely driven by the demographic explosion which multiplied the registry data (for example, social security numbers) and accelerated the acquisition of knowledge. It even led to creating the term "information explosion" (first mentioned in an American newspaper in 1964). Nowadays, this area is already so developed that there is an area designated big data which deals essentially with the storage, management and organization of datasets with remarkable dimensions. However, gone are the days where information was used only to obtain statistics and simple indicators. With the development of increasingly more powerful computers and computational methods for data processing, datasets are now the base for models, forecasts and complex and relevant statistical analysis, attributing an immeasurable value to the fields of data acquisition and processing. In 2012 Cisco, a renowned company in the fields of information technologies, makes an interesting statement: «If "crude" data can be extracted, refined, and piped to where it can impact decisions in real time, its value will soar. And if data can be properly shared across an entire ecosystem and made accessible in the places where analytics are most useful, then it will become a true game changer, altering the way we live, work, learn, and play.» The concept of the Solar City project is based precisely in this vision of the city as a massive data source and user. The photovoltaic systems in building roofs and facadeso are used as sensors distributed across the city and can be used in real time to forecast their future production in several time scales, which is essential for its management. 5

29 The rapid growth of photovoltaic solar energy An ideal electrical grid is one which offers the society a robust and flexible operation, able to adapt to the always variable demand from its consumers. Simultaneously, that same grid must be able to dispatch all the energy that is introduced from all the connected sources. The strong investment in renewable energy sources has been done in order to capacitate the electrical systems with a clean and more efficient energy generation. However, each type of energy has its own very characteristic properties, for example the time period where the energy is produced or having the ability or not to store that same energy. For this reason, an ideal energy mix 3 should be diverse, even so because some sources are complementary between themselves and have the ability to create synergetic interactions. Therefore, in an integrated perspective, the grid would be able to adapt to the fluctuations that each source even the demand possess. In particular, photovoltaic solar energy has shown for the last decades an unparallel evolution in terms of costs and performance (Figure 1). Figure 1 - Past prices (in orange) for photovoltaic modules and projections until 2035 (in purple) [1] According to a report from the International Agency for Energy (IEA), the photovoltaic energy had an average growth of 49%/year in terms of accumulated installed power between (Figure 2). Nowadays it already offers lower production costs when compared with the electricity retail price (reaching already grid parity) and is rapidly getting closer to the costs of conventional sources in some countries [1]. However, this growth has surpassed the expectations that had been placed in solar electricity in the 2010 report from IEA [2]. The agency had even to revise upwards the penetration of this energy in the energy mix expected for 2050, where a high renewable penetration was assumed, replacing a 11% predicted share reported in 2010 to 16% in 2014 [1]. 3 Set of energy production sources which constitute a production system 6

30 Figure 2 - Worldwide PV capacity growth between [1] This same accelerating growth has caused changes in the photovoltaic energy financing. Even so that these systems were quite expensive, exceeding by large the costs associated to conventional sources. At that time, or these systems were designed to an off-grid context, where the costs of a grid extension exceeded the costs of a system, or where heavily dependent of feed-in tariffs. In this context, the installation of these equipments would focus mainly in large scale centrals, where the operations costs can be reduced, a trend only overturned by favorable tariffs for small installations, in order to assure their profitability. However, with this technology current maturation levels and with the grid parity almost achieved, not only these tariffs have been drastically cut back but also the self consumption 4 modality has become compelling. In this new scenario solar electricity starts being financially interesting for all installation scales, encouraging the deployment of more residential small scale systems. This would lead to a more spatially distributed energy production, which would imply not only a more equitable wealth creation, distribute by big investors and small consumers (or prosumers, being simultaneously energy producers and consumers), and would also bring benefits at the grid management level, something explained later on. In this context, the conditions for a photovoltaic energy development that results in a high solar electricity penetration seem to be met. However, it is necessary to consider the challenges that this new electricity production paradigm brings, which will be addressed in the next section. 4 Modality where the consumer consumes the energy that he produces while the periods of excess or déficit are managed by the grid through energy buying or selling, respectively. 7

31 Normalized Radiation [1] Photovoltaic solar energy variability The energy mix, as the name implies, consists in a mix of different energy sources, each one with its intrinsic properties. And for this reason, the mix in itself will present properties of each source, the more expressive the more the source's contribution in the aggregate. Having said that, and considering that the Solar City project envisions a scenario of high solar electricity penetration in the electrical grid, it becomes necessary to quickly review the properties of the solar resource. This because the management of the electrical grid is done by grid operators, technicians who, based in the information that its provided to them, decide how to deal with the various existing consumptions and productions, both variable in time. And that information starts on first knowing in detail the properties of the several energy sources. Photovoltaics consists in converting solar radiation into electricity through what is called the Photovoltaic Effect, a phenomenon studied since mid XIX century, after the seminal work of Becquerel and Einstein. As a consequence, the production of solar energy depends significantly on the incident solar radiation that reaches a photovoltaic module, almost in a linear way, presenting therefore behaviors quite similar. Clearly, in cases such as the radiation monthly profile over a year or even the hourly profile over a relatively clear sky day, smooth patterns which seem simple to predict can be observed (examples in Figure 3 and Figure 4). 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0, Time [month] Figure 3 - Normalized radiation monthly profile for Lisbon, 2004 [3] 8

32 Normalized Radiation [1] Normalized Radiation [1] 1 0,8 0,6 0,4 0, Time [hour] Figure 4 - Normalized radiation hourly profile for Lisbon, 23rd of March 2004 [3] Nonetheless, this is only verifies for certain cases as could be concluded, even being intuitive, when the expression "relatively clear sky" is used to describe the profile observed in Figure 4. This kind of observed radiation profile, and therefore also for solar energy, is extremely dependent on the weather which can result in possible more complex and irregular patterns in more cloudy days and/or with time resolutions that not "dilute" such impact. This is visible when, for example, in the monthly profile over a year the resolution becomes a daily profile or when a daily profile, still with a hourly resolution, is observed for a cloudy day, as can be observed in Figure 5 and Figure 6. For the second case, this variability becomes even clearer when the time resolution is changed to 1 minute, as can be seen in Figure ,8 0,6 0,4 0, Time [day] Figure 5 - Normalized radiation daily profile for Lisbon, 2004 [3] 9

33 Normalized Radiation [1] Normalized Radiation [1] 1 0,8 0,6 0,4 0, Time [hour] Figure 6 - Normalized radiation hourly profile for Lisbon, 15th February 2004 [3] 1 0,8 0,6 0,4 0, Time [hour] Figure 7 - Normalized radiation profile with 1 minute resolution for Lisbon, 15th February 2004 [3] In even shorter time resolutions, in which the grid management occurs, more variations would be seen. Considering that there are certain days, and even places, even more problematic in terms of nebulosity (it can result in up to 70-80% drops in less than a minute, followed by surges equally abrupt) this variability must be considered as one of the main challenges in terms of a potential high photovoltaic penetration in the grid. This concern has even reached public discussion, as can be seen, for example in the article "Solar Power Growing Pains: How Will Hawaii And Germany Cope With The Boom In Alternative Energy?"from the International Business Times in 2013 [4]. Hence, the deployment of installation practices and the development of tools that allow for the grid operators to better deal with this problem are needed. This issues will be addressed in the next section. 10

34 Facilitators for a high photovoltaic penetration Two issues were mentioned in the last section. First, the electric grid is managed in a continuous and almost instantaneous way by technicians designated as grid operators. This management is done based in information that is provided to the operators, allowing them to delineate strategies on how to deal with the various existing consumptions and productions - the laws of physics makes that in each instant the produced electricity must be exactly the same as the one consumed. Secondly, that photovoltaics present a time variability that, if not confronted, in a context of high penetration can be susceptible of demanding constant power compensations, preventing an efficient management of the grid. It is, therefore, important to define good practices and to develop tools that allow for the grid operators to deal with this variability. Be it by trying to mitigate it or by trying to predict it. Spatially distributed photovoltaic production A first step towards mitigating this variability is favoring the installation of spatially distributed small scale photovoltaic systems. In fact, as the weather effects (cloud presence) are strongly local, this dispersion allows that, in average, these effects become significantly reduced (Figure 8). This type of scenario becomes feasible through financial incentives (feed-in tariffs) or simply occurs in a natural way when solar electricity becomes cheaper than from conventional sources (something that already occurs in several geographies). Figure 8 - Normalized photovoltaic power over 3 days of June 1995 for 1 individual system (lighter line) and for an aggregate of 100 systems (darker line) [5] 11

35 Prediction models (Forecasting) At each instant the grid is managed by grid operators who decide which energy sources can or cannot inject energy into the grid in order to guarantee that the demand is met, while maintaining the desired stability. These decisions are based in a joint and multidisciplinary analysis of a wide set of information which is made available for the grid operators. A common example for this information would be which centrals are fit for injecting energy in the grid (which means, identifying which solar plants are in maintenance). However, the ultimate "weapon" with which you can equip a grid operator is forecasts. Demand forecasts and production forecasts. This anticipated information, naturally with its uncertainties, allows for the grid operators to plan their course of action and even be prevented for different possible scenarios. From the perspective of photovoltaics, forecasting is considered as a key tool for an assertive deployment of this technology. It is even pointed out as one of the main objectives for by a report from the IEA [1]. After a scientific literature analysis it is possible to conclude that this field of study follows on solar radiation forecasting with various purposes such as agriculture or air conditioning. There are several approaches which the forecasting models can follow: Physical models: an approach that tries to exactly represent the physical state and the dynamic behavior of the atmosphere by means of equations. Nonetheless, these models besides demanding a powerful computational capacity and a large amount of weather data these models are unable to describe the cmplex behavior of radiation for high time resolutions, in particular due to the difficulty of modellating cloud behavior. Numerical models: a simplified approach where approximated solutions are obtained. It has as a limitation the weather data that it demands, which is not always available, and the difficulty in defining some of its parameters. Empirical models: an approach that tries to find simplified relationships (linear, logarithmic, quadratic, among others) between radiation and one or more weather variables. Extremely local (only valid for the case in study), this approach is extremely sensible to measurement noise and is only advisable for large time resolutions. Stochastic models: where several variants exist, such as regressive models exist. These models are capable of doing predictions based on available past data and despite its simplicity, these models are not capable of describing accurately the irregular behavior introduced by clouds. Models based in satellite images or sky images: by detecting the movement of clouds it is possible to detect abrupt changes in incident radiation. However, these models demand image recognition and interpretation software and the forecast error increases drastically for a low sun elevation and has a very short forecasting horizon (in the order of seconds). 12

36 Artificial Intelligence based models: there are several variants such as decision trees, artificial neural networks (ANN), support vector machines (SVM), among others. These methods build data-driven models and are able to detect complex patterns between variables. With a quite simple approach, as no assumptions are previously made, these methods have revealed themselves as being quite promising in incident radiation forecasting in the short/medium-term horizon (from a few minutes up to a few days), therefore for solar energy as well. These models, which only provide approximate solutions, even though are suitable for phenomenon representation, they are not indicated for phenomenon describing/studying. In Solar City a forecasting model is proposed based on artificial neural networks. This model in particular, inspired in biology and with a strong basis in statistics and signal processing, is considered as quite adept at pattern recognition, namely in time series. Currently it is considered as a hot topic in terms of solar radiation and photovoltaic production forecasting, due to the quite promising results that have been reported so far. Having already surpassed the classic methods for a forecast horizon of a few minutes up to a few days, this potential has reflected in a remarkable growth in terms of number of scientific publications and quotes for the last 20 years (Figure 9). Figure 9 - Evolution of scientific publication and quoting for the last 20 years which included the expressions "neural network solar forecast" or "neural network solar prediction" up to 26 March 2015 [6] 13

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